Best Of
Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka için En İyi 10 Veritabanı
Unite.AI, titiz editoryal standartlara bağlıdır. İncelediğimiz ürünlerin bağlantılarına tıkladığınızda tazminat alabiliriz. lütfen bizimkilere bakın bağlı kuruluş açıklaması.
Makine öğrenimi ve yapay zeka projeleri için doğru veritabanını bulmak, geliştiricilerin karşılaştığı en önemli altyapı kararlarından biri haline geldi. Geleneksel ilişkisel veritabanları, anlamsal arama, öneri sistemleri ve bilgi edinimiyle zenginleştirilmiş üretim (RAG) gibi modern yapay zeka uygulamalarına güç veren yüksek boyutlu vektör gömme işlemleri için tasarlanmamıştır.
Vektör veritabanları, makine öğrenimi modellerinin ürettiği sayısal gösterimleri depolamak ve sorgulamak için optimize edilmiş bir çözüm olarak ortaya çıkmıştır. İster bir üretim RAG hattı, ister bir benzerlik arama motoru veya bir öneri sistemi oluşturuyor olun, doğru veritabanını seçmek uygulamanızın performansını belirleyebilir.
Makine öğrenimi ve yapay zeka iş yükleri için önde gelen veritabanlarını performans, ölçeklenebilirlik, kullanım kolaylığı ve maliyet açısından değerlendirdik. İşte 2025 için en iyi 10 seçenek.
Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka için En İyi Veritabanlarının Karşılaştırma Tablosu
| AI Aracı | En | Fiyatı (USD) | Özellikler |
|---|---|---|---|
| Çam kozalağı | Kurumsal RAG uygulamaları | Ücretsiz + 50$/ay | Sunucusuz mimari, hibrit arama, SOC 2 uyumluluğu |
| Milvüs | Kendi sunucunuzda barındırabileceğiniz kurumsal ölçekte | Ücretsiz + 99$/ay | Açık kaynak kodlu, milyarlarca ölçekli vektörler, çoklu indeks türleri |
| dokuma | Bilgi grafiği + vektörler | Ücretsiz + 45$/ay | Hibrit arama, çok modlu destek, yerleşik vektörleştiriciler |
| Çeyrek | Yüksek performanslı filtreleme | Ücretsiz | Rust tabanlı, yük filtreleme, gRPC desteği |
| ChromaDB | Hızlı prototipleme | Ücretsiz | Gömülü mod, Python yerel API'si, sıfır yapılandırma |
| pgvektör | PostgreSQL kullanıcıları | Ücretsiz | PostgreSQL uzantısı, birleşik sorgular, ACID uyumluluğu |
| MongoDB Atlası | Belge + vektör birleştirme | Ücretsiz + 57$/ay | Vektör arama, toplama işlem hatları, küresel kümeler |
| Redis | Milisaniyenin altında gecikme süresi | Ücretsiz + 5$/ay | Bellek içi hız, anlamsal önbellekleme, vektör kümeleri |
| Elasticsearch | Tam metin + vektör hibrit | Ücretsiz + 95$/ay | Güçlü DSL, yerleşik gömme özellikleri, kanıtlanmış ölçeklenebilirlik |
| Derin göl | Çok modlu yapay zeka verileri | Ücretsiz + 995$/ay | Görüntü, video, ses depolama, sürüm kontrolü, veri gölleri |
1. Çam kozalağı
Pinecone, özellikle büyük ölçekli makine öğrenimi uygulamaları için tasarlanmış, tamamen yönetilen bir vektör veritabanıdır. Platform, düşük gecikme süresiyle milyarlarca vektörü işleyerek altyapı yönetimini ortadan kaldıran sunucusuz bir mimari sunar. Microsoft, Notion ve Shopify gibi şirketler, üretimde kullanılan RAG ve öneri sistemleri için Pinecone'a güvenmektedir.
Veritabanı, daha doğru sonuçlar için seyrek ve yoğun gömme yöntemlerini birleştiren hibrit aramada üstün performans gösterir. Tek aşamalı filtreleme, işlem sonrası gecikmeler olmadan hızlı ve hassas sorgular sunar. SOC 2, GDPR, ISO 27001 ve HIPAA sertifikalarıyla Pinecone, kurumsal güvenlik gereksinimlerini kutudan çıktığı gibi karşılar.
Artıları ve eksileri
- Tamamen yönetilen sunucusuz mimari, altyapı yönetimi yükünü ortadan kaldırır.
- Kurumsal ölçekte milyarlarca vektörü sürekli olarak düşük gecikmeyle işler.
- Hibrit arama, daha doğru sonuçlar için seyrek ve yoğun gömme yöntemlerini birleştirir.
- Tek aşamalı filtreleme, işlem sonrası gecikmelere gerek kalmadan hızlı ve hassas sorgular sunar.
- SOC 2, GDPR, ISO 27001 ve HIPAA sertifikaları, kurumsal güvenlik gereksinimlerini karşılamaktadır.
- Veri egemenliği ihtiyaçları için kendi sunucularında barındırma seçeneği bulunmaması nedeniyle tedarikçi bağımlılığı söz konusu.
- Yüksek sorgu hacimleri ve büyük vektör sayıları durumunda maliyetler hızla artabilir.
- Açık kaynaklı alternatiflere kıyasla sınırlı özelleştirme seçenekleri
- Seyrek veri içeren dizinler veya geleneksel anahtar kelime araması için destek bulunmamaktadır.
- Ücretsiz katmanda vektör sayısı ve sorgu işleme kapasitesi konusunda kısıtlayıcı sınırlar bulunmaktadır.
2. Milvüs
Milvus, 35,000'den fazla GitHub yıldızına sahip, milyarlarca vektör üzerinde yatay ölçeklendirme için tasarlanmış en popüler açık kaynaklı vektör veritabanıdır. Bulut tabanlı mimarisi, depolama, işlem ve meta veri katmanlarını ayırarak her bir bileşenin bağımsız olarak ölçeklendirilmesine olanak tanır. NVIDIA, IBM ve Salesforce, Milvus'u üretim ortamlarında kullanmaktadır.
Platform, HNSW, IVF ve DiskANN dahil olmak üzere birden fazla indeks türünü ve vektör benzerliğini skalar filtrelemeyle birleştiren hibrit aramayı destekler. Zilliz Cloud, aylık 99 dolardan başlayan fiyatlarla yönetilen bir sürüm sunarken, açık kaynak sürümü Apache 2.0 altında ücretsiz olarak çalışır. Bellek açısından verimli disk tabanlı depolama, mevcut RAM'den daha büyük veri kümelerini işleyebilir.
Artıları ve eksileri
- Apache 2.0 lisansı altında açık kaynak kodlu, 35,000'den fazla GitHub yıldızına ve aktif bir topluluğa sahip.
- Bulut tabanlı mimari, bağımsız ölçeklendirme için depolama, işlem gücü ve meta verileri birbirinden ayırır.
- Farklı kullanım durumları için HNSW, IVF ve DiskANN dahil olmak üzere birden fazla indeks türünü destekler.
- Bellek açısından verimli disk tabanlı depolama, mevcut RAM'den daha büyük veri kümelerini işleyebilir.
- Hibrit arama, vektör benzerliğini skalar filtrelemeyle tek bir sorguda birleştirir.
- Kendi sunucunuzda barındırılan dağıtım, önemli ölçüde DevOps uzmanlığı ve bakım çabası gerektirir.
- Karmaşık dağıtık mimarilerin öğrenme eğrisi, daha basit alternatiflere göre daha diktir.
- Zilliz Cloud yönetilen sürümünün fiyatı ayda 99 dolardan başlıyor, bu da bazı rakiplerinden daha yüksek.
- Küçük ve orta ölçekli projeler için kaynak gereksinimleri oldukça büyük olabilir.
- Gelişmiş yapılandırma ve optimizasyon senaryoları için dokümantasyon eksiklikleri mevcuttur.
3. dokuma
Weaviate, vektör aramayı bilgi grafiği yetenekleriyle birleştirerek, veri nesneleri arasındaki anlamsal ilişkileri ve benzerlik sorgularını mümkün kılar. Platform, vektör benzerliği, anahtar kelime eşleştirme ve meta veri filtrelerini tek bir sorguda birleştirerek hibrit aramayı destekler. OpenAI, Hugging Face ve Cohere'den yerleşik vektörleştiriciler, gömme vektörlerini otomatik olarak oluşturur.
Çok modlu destek, aynı veritabanı içinde metin, resim ve videoları işler. Weaviate, milyonlarca öğe üzerinde tek haneli milisaniyelerde 10 en yakın komşu araması gerçekleştirir. Vektör niceleme ve sıkıştırma, arama doğruluğunu korurken bellek kullanımını önemli ölçüde azaltır ve bu da büyük ölçekli dağıtımlar için maliyet etkinliği sağlar.
Artıları ve eksileri
- Anlamsal ilişkiler için vektör arama özelliğini bilgi grafiği yetenekleriyle birleştirir.
- OpenAI, Hugging Face ve Cohere'ın yerleşik vektörleştiricileri otomatik olarak gömülü vektörler oluşturur.
- Çok modlu destek, aynı veritabanı içinde metin, resim ve video dosyalarını işler.
- Milyonlarca öğe üzerinde tek haneli milisaniyelik 10 en yakın komşu araması
- Vektör niceleme ve sıkıştırma, doğruluğu korurken bellek kullanımını azaltır.
- GraphQL tabanlı API'nin, sorgu diline aşina olmayan ekipler için öğrenme eğrisi vardır.
- Dahili vektörleştiriciler, önceden hesaplanmış gömme vektörlerine kıyasla gecikmeyi ve maliyeti artırır.
- Dikkatli bir ayarlama yapılmadığı takdirde, büyük veri kümeleri için bellek tüketimi yüksek olabilir.
- Kendi sunucunuzda barındırılan üretim ortamına dağıtım, Kubernetes uzmanlığı gerektirir.
- Kiracı izolasyonu gibi bazı gelişmiş özellikler yalnızca bulutta veya kurumsal düzeyde mevcuttur.
4. Çeyrek
Qdrant, Rust ile yazılmış, yüksek performanslı bir vektör arama motorudur ve çöp toplama yükü olmadan sürekli olarak düşük gecikme süresi sunar. Platform, milisaniyenin altında sorgu sürelerini korurken, birçok rakibine göre saniyede 4 kat daha fazla istek işleme kapasitesine sahiptir. Discord, Johnson & Johnson ve Perplexity, Qdrant'ı üretim ortamlarında kullanmaktadır.
Veri yüküne dayalı filtreleme, işlem sonrası yerine doğrudan arama işlemlerine entegre olur ve birden fazla alanda karmaşık mantıksal koşulları destekler. Hibrit arama, anlamsal ve anahtar kelime eşleştirmesi için yoğun vektörleri TF-IDF veya BM25 gibi seyrek gösterimlerle birleştirir. Hem REST hem de gRPC API'leri, Python, TypeScript, Go, Java ve Rust için resmi istemcilerle birlikte gelir.
Artıları ve eksileri
- Rust tabanlı mimari, milisaniyenin altında gecikme süresiyle rakiplerine göre 4 kat daha yüksek RPS (saniye başına işlem sayısı) sunuyor.
- Yük tabanlı filtreleme, ek işlem yükü olmadan doğrudan aramaya entegre olur.
- Hibrit arama, yoğun vektörleri BM25 gibi seyrek gösterimlerle birleştirir.
- Python, TypeScript, Go, Java ve Rust için resmi istemcilere sahip hem REST hem de gRPC API'leri mevcuttur.
- Cömert ücretsiz kullanım katmanı ve kolay kurulumlu kendi sunucunuzda barındırma seçenekleri sunan açık kaynak kodlu ürün.
- Daha yerleşik alternatiflere kıyasla daha küçük ekosistem ve topluluk.
- Makine öğrenimi çerçeveleri ve gömme sağlayıcılarıyla daha az yerleşik entegrasyon.
- RBAC gibi kurumsal özellikler ücretli bulut katmanı gerektirir.
- Üretimde izleme ve gözlemleme için daha az gelişmiş araçlar
- Karmaşık dağıtım senaryoları için dokümantasyon daha kapsamlı olabilir.
5. ChromaDB
ChromaDB, fikir aşamasından çalışan bir vektör arama prototipine giden en hızlı yolu sunar. Python API'si, NumPy'nin sadeliğini yansıtır ve sıfır yapılandırma ve ağ gecikmesi olmadan uygulamalara gömülü olarak çalışır. 2025 Rust yeniden yazımı, orijinal Python uygulamasına kıyasla 4 kat daha hızlı yazma ve sorgulama performansı sağladı.
Dahili meta veri filtreleme ve tam metin arama özellikleri, vektör benzerliğinin yanı sıra ayrı araçlara olan ihtiyacı ortadan kaldırır. ChromaDB, hızlı yapay zeka uygulaması geliştirme için LangChain ve LlamaIndex ile yerel olarak entegre olur. 10 milyon vektörden daha az veri içeren veri kümeleri için, özel veritabanlarından performans farklılıkları ihmal edilebilir hale gelir; bu da onu MVP'ler ve öğrenme için ideal kılar.
Artıları ve eksileri
- Sıfır yapılandırmalı gömülü mod, ağ gecikmesi olmadan işlem içinde çalışır.
- Python API'si, fikir aşamasından prototip aşamasına en hızlı geçiş için NumPy'nin sadeliğini yansıtıyor.
- 2025 Rust yeniden yazımı, orijinal uygulamaya göre 4 kat daha hızlı yazma ve sorgulama performansı sunuyor.
- Hızlı yapay zeka geliştirme için LangChain ve LlamaIndex ile yerel entegrasyonlar.
- Dahili meta veri filtreleme ve tam metin arama özelliği, ayrı araçlara duyulan ihtiyacı ortadan kaldırır.
- 10 milyon vektörün üzerindeki üretim ölçekleri için tasarlanmamıştır.
- Dağıtılmış sistemler için sınırlı yatay ölçeklendirme yetenekleri
- Özel veritabanlarına kıyasla daha az indeks türü ve ayarlama seçeneği.
- Bulut barındırma seçeneği, sınırlı kurumsal özellikleriyle henüz olgunlaşma aşamasında.
- Veri kalıcılığı seçenekleri, özel olarak tasarlanmış üretim veritabanlarına göre daha az sağlamdır.
6. pgvektör
pgvector, basit bir uzantı sayesinde PostgreSQL'i vektör tabanlı bir veritabanına dönüştürerek, tek bir sistemde geleneksel SQL sorgularının yanı sıra benzerlik araması yapmayı mümkün kılar. 0.8.0 sürümü, sorgu işlemeyi 9 kata kadar hızlandırır ve 100 kat daha fazla alakalı sonuç sunar. Instacart, Elasticsearch'ten pgvector'a geçiş yaparak %80 maliyet tasarrufu ve %6 daha az sıfır sonuçlu arama elde etti.
Yapay zeka iş yüklerinin %90'ı için pgvector, ayrı bir vektör altyapısına olan ihtiyacı ortadan kaldırır. Vektörler, operasyonel verilerle birlikte bulunur ve gömülü veriler ile iş kayıtları arasında tek sorguyla birleştirme yapılmasını ve ACID tutarlılığının garanti edilmesini sağlar. Google Cloud, AWS ve Azure'un tümü, pgvector desteğiyle yönetilen PostgreSQL sunar ve eklenti, PostgreSQL lisansı altında ücretsiz olarak çalışır.
Artıları ve eksileri
- Mevcut PostgreSQL veritabanını basit bir eklenti kurulumuyla vektör tabanlı bir veritabanına dönüştürür.
- 0.8.0 sürümü, sorguları 9 kata kadar daha hızlı ve sonuçları 100 kat daha alakalı hale getiriyor.
- Vektörler, operasyonel verilerle birlikte çalışarak ACID tutarlılığıyla tek sorgulu birleştirmelere olanak tanır.
- PostgreSQL lisansı altında ücretsiz, AWS, GCP ve Azure'dan yönetilen destek ile birlikte.
- Yapay zeka iş yüklerinin %90'ı için ayrı vektör altyapısına olan ihtiyacı ortadan kaldırır.
- 500 milyon vektörden sonra performans önemli ölçüde düşüyor.
- Özel amaçlı vektör veritabanlarına kıyasla daha az sayıda özel indeks türü
- Uzantılar olmadan seyrek vektörler veya hibrit arama için yerleşik destek bulunmamaktadır.
- Büyük HNSW endeksleri için bellek gereksinimleri önemli olabilir.
- En uygun yapılandırma ve ayarlama için PostgreSQL uzmanlığı gereklidir.
7. MongoDB Atlası
MongoDB Atlas Vektör Arama, benzerlik yeteneklerini doğrudan belge veritabanına ekleyerek, senkronizasyon yükü olmadan gömülü vektörleri operasyonel verilerle birlikte depolar. 2048 boyutlu 15.3 milyon vektörle platform, 50 ms'nin altında sorgu gecikmesiyle %90-95 doğruluk oranını korur. Atlas Arama Düğümleri, vektör iş yüklerinin işlemsel kümelerden bağımsız olarak ölçeklenmesine olanak tanır.
Belge modeli, gömülü vektörleri meta verilerle aynı kayıtlar içinde depolayarak veri senkronizasyon karmaşıklığını ortadan kaldırır. Skalar niceleme bellek gereksinimlerini %75 azaltırken, ikili niceleme %97 oranında azaltır. Yerel toplama işlem hatları, vektör aramayı karmaşık dönüşümlerle birleştirerek birleşik sorgular oluşturur ve kurumsal güvenlik özellikleri standart olarak sunulur.
Artıları ve eksileri
- Vektör arama, belge veritabanıyla doğrudan entegre olarak senkronizasyon yükünü ortadan kaldırır.
- 15.3 milyon vektörde 50 ms'nin altında gecikmeyle %90-95 doğruluk oranını korur.
- Skalar niceleme belleği %75, ikili niceleme ise %97 oranında azaltır.
- Atlas Arama Düğümleri, vektör tabanlı iş yüklerini işlemsel kümelerden bağımsız olarak ölçeklendirir.
- Yerel toplama işlem hatları, vektör aramayı karmaşık dönüşümlerle birleştirir.
- Vektör arama yalnızca Atlas'ta mevcuttur, kendi kendine yönetilen MongoDB dağıtımlarında kullanılamaz.
- Yüksek performanslı iş yükleri için özel arama düğümleri kullanıldığında maliyetler artabilir.
- Çok büyük veri kümeleri için vektör indeks oluşturma işlemi yavaş olabilir.
- Amaca yönelik alternatiflere kıyasla daha az vektöre özgü optimizasyon.
- Vektör işlemleri içeren toplama işlem hattı sözdiziminin öğrenme eğrisi
MongoDB Atlas'ı ziyaret edin →
8. Redis
Redis, az sayıda veritabanının ulaşabileceği milisaniyenin altında vektör arama gecikmesi sunarak, tek istemcili kıyaslamalarda alternatiflerden 18 kat, çok istemcili senaryolarda ise 52 kat daha hızlı çalışır. Redis 8.0, yerel vektör türlerini tanıttı ve Nisan 2025'te yayınlanacak vektör kümeleri özelliği, azaltılmış bellek kullanımıyla gerçek zamanlı benzerlik sorgularını optimize eder.
Bellek içi mimari, önbellekleme, oturum yönetimi ve vektör aramayı tek bir sistemde birleştirir. Nicelleştirme, %99.99 doğruluk oranını korurken %75 bellek tasarrufu sağlar. Gecikmenin en önemli olduğu 10 milyon vektörden daha az veri içeren veri kümelerinde Redis mükemmel performans gösterir. Platform, 2024 yılında AGPL lisansı altında açık kaynak kodlu hale geldi ve bulut fiyatlandırması ayda sadece 5 dolardan başlıyor.
Artıları ve eksileri
- Milisaniyenin altında gecikme süresi, alternatiflere kıyasla tek istemcide 18 kat, çok istemcide ise 52 kat daha hızlı çalışır.
- Redis 8.0'ın yerel vektör tipleri ve Nisan 2025 vektör kümeleri, gerçek zamanlı benzerlik sorgularını optimize eder.
- Önbellekleme, oturum yönetimi ve vektör aramayı tek bir bellek içi sistemde birleştirir.
- Nicelleştirme, %99.99 doğruluk oranını korurken bellek kullanımında %75 azalma sağlar.
- 2024 yılında AGPL lisansı altında açık kaynak koduna geri döndü ve bulut fiyatlandırması ayda 5 dolardan başlıyor.
- Bellek içi mimari, büyük vektör veri kümeleri için pahalı RAM gerektirir.
- Gecikmenin kritik önem taşıdığı, 10 milyondan az vektör içeren veri kümeleri için en uygunudur.
- Vektör arama özellikleri için Redis Stack veya Enterprise sürümü gereklidir, temel Redis sürümü değil.
- Özel veritabanlarına kıyasla daha az gelişmiş vektör arama yetenekleri
- AGPL lisansı, bazı ticari uygulamalar için sonuçlar doğurabilir.
9. Elasticsearch
Elasticsearch, anlamsal anlayışı hassas anahtar kelime eşleştirmesiyle birleştirerek vektör arama işlemlerinde OpenSearch'e göre 12 kata kadar daha hızlı performans sergiliyor. Platform, konuşma tabanlı yapay zeka kalıpları için LangChain ve AutoGen gibi yapay zeka çerçeveleriyle entegre oluyor ve yerleşik ELSER gömme modeli, harici hizmetlere ihtiyaç duymadan vektörler üretiyor.
Sorgu DSL'si, vektör tabanlı aramayı yapılandırılmış filtreler ve tam metin aramasıyla birleştirerek, çoğu vektör tabanlı veritabanının kolayca kopyalayamayacağı şekillerde sunar. Sıkı veri tutarlılığı, vektör ve anahtar kelime alanlarında atomik güncellemeleri garanti eder. Arama için Elasticsearch kullanan kuruluşlar, yeni altyapıya ihtiyaç duymadan yapay zeka yetenekleri ekleyebilir, mevcut operasyonel uzmanlıklarından yararlanabilir ve mimari değişiklikler olmadan 10 kat veri büyümesi elde edebilirler.
Artıları ve eksileri
- Vektör arama işlemlerinde OpenSearch'e göre 12 kata kadar daha hızlı performans gösterir.
- Query DSL, vektör aramasını yapılandırılmış filtreler ve tam metinle birleştirerek diğerlerinin yapamayacağı şekillerde sunar.
- Dahili ELSER gömme modeli, harici hizmetlere ihtiyaç duymadan vektörler üretir.
- Sıkı veri tutarlılığı, vektör ve anahtar kelime alanlarında atomik güncellemeleri garanti eder.
- Mevcut Elasticsearch kurulumları, yeni altyapı gerektirmeden yapay zeka yetenekleri ekliyor.
- Vektör tabanlı iş yükleri için önemli miktarda bellek ve işlemci gereksinimi olan, kaynak yoğun bir uygulamadır.
- En iyi performans için karmaşık küme yönetimi ve ayarlaması gereklidir.
- Lisanslama değişiklikleri belirsizliğe yol açtı, ancak AGPL seçeneği artık mevcut.
- Vektör arama özellikleri, yerleşik metin arama özelliklerine kıyasla nispeten daha yenidir.
- Bulut hizmetlerinin aylık 95 dolardan başlayan fiyatlandırması, bazı alternatiflere göre daha yüksek.
Elasticsearch'ü ziyaret edin →
10 Derin göl
Deep Lake, veri gölü mimarisi üzerine kurulu birleşik çok modlu bir veritabanında vektörleri, görüntüleri, videoları, sesleri, PDF'leri ve yapılandırılmış meta verileri depolar. Intel, Bayer Radyoloji ve Yale Üniversitesi, çeşitli veri türleri gerektiren yapay zeka iş yükleri için Deep Lake'i kullanmaktadır. Platform, yerel nesne depolama erişimi yoluyla alternatiflere göre önemli ölçüde daha düşük maliyetle saniyenin altında gecikme süresi sunmaktadır.
Her veri seti Git gibi sürümlendirilir; bu da eğitim yinelemeleri boyunca geri alma, dallanma ve değişiklik izleme olanağı sağlar. Deep Lake 4.0, C++ optimizasyonu sayesinde 5 kat daha hızlı kurulum ve 10 kat daha hızlı okuma/yazma performansı sunar. LangChain, LlamaIndex, PyTorch ve TensorFlow ile yerel entegrasyonlar, makine öğrenimi işlem hattı geliştirmeyi kolaylaştırır. Veriler, SOC 2 Tip II uyumluluğu ile kendi bulutunuzda (S3, GCP veya Azure) kalır.
Artıları ve eksileri
- Vektörleri, resimleri, videoları, ses dosyalarını ve PDF'leri birleşik çok modlu bir veritabanında depolar.
- Git benzeri sürümleme, geri alma, dallanma ve yinelemeler arası değişiklik takibine olanak tanır.
- Deep Lake 4.0, C++ optimizasyonu sayesinde 5 kat daha hızlı kurulum ve 10 kat daha hızlı okuma/yazma performansı sunuyor.
- LangChain, LlamaIndex, PyTorch ve TensorFlow ile yerel entegrasyonlar.
- Verileriniz, SOC 2 Tip II uyumluluğu ile kendi bulut depolama alanınızda kalır.
- Kurumsal fiyatlandırma aylık 995 dolardan başlıyor ve alternatiflere göre önemli ölçüde daha yüksek.
- Makine öğrenimi iş akışları için özel olarak tasarlanmıştır, basit vektör arama kullanım durumları için gereğinden fazladır.
- Daha köklü veri tabanlarına kıyasla daha küçük bir topluluk ve ekosistem.
- Geleneksel veritabanlarından gelenler için veri gölü kavramlarını öğrenme eğrisi
- Sorgulama yetenekleri, anlık analizler için SQL tabanlı alternatiflere göre daha az esnektir.
Hangi Veritabanını Seçmelisiniz?
Hızlı prototipleme ve öğrenme için ChromaDB veya pgvector, minimum kurulumla en hızlı şekilde başlamanızı sağlar. Zaten PostgreSQL kullanıyorsanız, pgvector yeni altyapı gerektirmeden vektör yetenekleri ekler. Yönetilen operasyonlarla kurumsal ölçekte çözümlere ihtiyaç duyan ekipler, sunucusuz basitliği için Pinecone'u veya kendi kendine barındırılan kontrol için Milvus'u değerlendirmelidir.
Veri kümesi boyutundan ziyade milisaniyenin altındaki gecikme süresinin önemli olduğu durumlarda, Redis orta ölçekli dağıtımlar için eşsiz bir hız sunar. Görüntü, video ve metin gibi çok modlu verilerle çalışan kuruluşlar Deep Lake veya Weaviate'i değerlendirmelidir. Vektörleri tam metin ve yapılandırılmış sorgularla birleştiren hibrit arama için Elasticsearch ve MongoDB Atlas, mevcut uzmanlıktan yararlanırken yapay zeka yetenekleri de ekler.
Sıkça Sorulan Sorular
Vektör veritabanı nedir ve yapay zeka için neden birine ihtiyacım var?
Vektör veritabanları, makine öğrenimi modelleri tarafından oluşturulan yüksek boyutlu sayısal temsilleri (gömülü vektörleri) depolar ve bunlar arasında hızlı benzerlik araması yapılmasını sağlar. Geleneksel veritabanları bu gömülü vektörleri verimli bir şekilde sorgulayamaz; bu nedenle vektör veritabanları, benzer öğeleri bulmaya dayanan RAG, anlamsal arama, öneri sistemleri ve diğer yapay zeka uygulamaları için vazgeçilmezdir.
Vektör tabanlı bir veritabanı yerine PostgreSQL kullanabilir miyim?
Evet, pgvector, PostgreSQL'i yapay zeka iş yüklerinin %90'ına uygun, yetenekli bir vektör veritabanına dönüştürür. Birleşik sorgularda operasyonel verilerle birlikte vektörlere ihtiyaç duyduğunuzda idealdir. 500 milyondan fazla vektör içeren veya özel özellikler gerektiren veri kümeleri için, özel vektör veritabanları daha iyi performans gösterebilir.
Üretim amaçlı RAG uygulamaları için en iyi vektör veritabanı hangisidir?
Pinecone, yönetilen altyapı ile üretime en sorunsuz yolu sunarken, Milvus kendi kendine barındırılan dağıtımlar için daha fazla kontrol sağlar. Her ikisi de milyarlarca ölçekli vektör koleksiyonlarını düşük gecikmeyle işler. Weaviate, RAG işlem hattınızın anlamsal ve anahtar kelime eşleştirmeyi birleştiren hibrit aramaya ihtiyaç duyduğu durumlarda öne çıkar.
Vektör veritabanlarının maliyeti ne kadar?
Çoğu vektör tabanlı veritabanı, prototipleme için yeterli olan ücretsiz katmanlar sunar. Üretim maliyetleri ölçeğe göre değişir: Pinecone aylık 50$, Weaviate aylık 45$ ve Redis ise aylık sadece 5$'dan başlıyor. Milvus, Qdrant, ChromaDB ve pgvector gibi açık kaynaklı seçenekler, kendi sunucunuzda barındırıyorsanız ücretsiz çalışır, ancak altyapı maliyetleri geçerlidir.
Bellek tabanlı ve disk tabanlı vektör veritabanları arasındaki fark nedir?
Redis gibi bellek içi veritabanları milisaniyenin altında gecikme süresi sunar ancak büyük veri kümeleri için pahalı RAM gerektirir. Milvus ve pgvector gibi disk tabanlı sistemler vektör başına daha az maliyetlidir ancak hızdan ödün verir. Birçok veritabanı artık erişim modellerine göre maliyet ve performansı dengeleyen akıllı önbellekleme ile hibrit yaklaşımlar sunmaktadır.
